株式会社礎デザインオートメーション

さまざまな画像およびデータ分析モデルが登場し、それらがライブラリ化され、機械学習にそれほど詳しくない人が手軽に利用できるようになったことも、機械学習を、より身近なものにしてきました。

また、機械学習を行うためのデータの前処理についても多くのノウハウを有しています。分析モデルがライブラリとして普及してきた現在、データをどのように事前処理して機械学習を行うかが精度を左右することも少なくありません。

当社にご相談くだされば、データの収集から前処理、学習、実データの分析・予測、結果の運用まで、総合的な知見から、より優れた機械学習システムをご提案させていただきます。
さまざまな分野で当社のAI技術が活かされています。お客様のシステムも是非当社にお任せください
機械学習というと「特定分野の話でウチの業務には関係ない」と思っていませんか？ たとえばWebサービスのリコメンド機能や、製造業の外形検査などは定番ですが、実際には、あらゆる業界・業種のさまざまなシステムで活用していただけます。その中から、製品の運用・保守分野での例をご紹介しましょう。

電線を中継する際に、支柱や電柱などと絶縁するために使用する碍子（ガイシ）という部品があります。電力関連のあるお客様企業から「設置済みの碍子の検査を効率化したい」というご依頼があり、道路に沿って張り巡らされる電線を、走行する自動車からiPhoneで撮影し、その画像を分析して碍子のひび割れや欠損を診断するというシステムを構築しました。

画像から碍子の状態を診断する部分に、当社が得意とする機械学習を用いているのは言うまでもありません。また、走行中の自動車からiPhoneで電線を撮影する場合、見上げることになり、白い碍子が背景の白い雲と重なり判別が難しくなることも多いのですが、当社が蓄積してきた画像解析のノウハウにより、高い精度での診断を可能にしています。

バックエンドの画像処理から分析・診断、フロントエンドの結果表示や各種の見える化を行うユーザーインターフェイス、さらにiPhone側のアプリまで、すべて当社が一貫して設計と実装を手掛けています。
ソフトウェアのみならず、専用LSIやGPUでの高速化・効率化も選択肢に加え、お客様にとって最適なシステムを構築します
AI分野では、画像認識のようにデータ処理を伴うものが多く、そうしたシステムでは大量に送られてくるデータを、より高速に処理することでシステム性能の向上が期待できます。定型の処理や単純な信号変換ならば、汎用のCPU上でソフトウェアを使って処理する以外に、カスタムLSIや信号処理に特化したプロセッサDSPを使うなど、専用ハードウェアの助けを借りることで処理を高速化するという方法も考えられます。
また、コンピュータ内で普段はグラフィックスの計算処理を行う画像処理プロセッサ（GPU）を、機械学習で多用する行列や微分の計算処理のような、グラフィック以外の目的に利用する「GPGPU」についても、数多くの利用実績があります。

システムを構築するに当たって、選択肢が多いに越したことはありません。当社では、ソフトウェアのみで構築するのか、専用ハードウェアの助けを借りるのかなど、お客様のご予算や目的、ニーズに応じたさまざまなご提案をさせていただきます。

機械学習を利用したシステムのご用命は、ぜひ当社をご検討ください。